Ridge Regresyonda Yanlılık Parametresi k’nın Belirlenmesinde Genetik ve Differansiyel Gelişim Algoritmalarının Performanslarına Dair Bir Karşılaştırması - Uslu, Vedide Rezan; Demirci, Mehmet Arif (My University, 2022)
Çoklu regresyonda karşılaşılan “çoklubağlantı” problem için en yaygın olarak önerilen yaklaşım Ridge Regresyondur. Ridge regresyon en küçük kareler yönteminden daha tutarlı tahminler sağlamasına rağmen yanlılık partametresi k’nın belirlenmesi hala çözülmesi gereken bir meseledir. Bu çalışmada optimal k değerini bulmak için Yapay Zeka Tekniklerinden olan Genetik Algoritma ve Diferansiyel Gelişim Algoritması ‘nın kullanımı önerilmiştir. Bu yaklaşımların uygulanmasında varyans büyütme faktörü ile şartlı sayı gibi çoklubağlantı probleminin teşhisinde kulanılan göstergeler küçültülmeye çalışılırken ortalama mutlak yüzdelik hatanın çok büyümemesini kontrol altında tutarak algoritmalar geliştirilmiştir.
A Comparison on Performances of Differential Evolution Algorithm and Genetic Algorithm in Determining the Biasing Parameter k of Ridge Regression
Keywords: Ridge Regresyon; Genetik Algoritma; Differansiyal Gelişim Algoritması; Ortalama Mutlak Yüzdelik Hata; Varyans Büyütme Faktörü; Şartlı Sayı